Cyklus hlbokého učenia: dáta, model a nasadenie
Hlboké učenie je iteratívny proces – zbieranie dát, analýza, vývoj a nasadenie. Pre startupy je kľúčová rýchla iterácia aj s jednoduchými riešeniami, ktoré sú robustnejšie voči driftu dát.
Prednáška z CS230 na Stanforde nám prináša komplexný pohľad na celý cyklus projektu hlbokého učenia. Už od začiatku je jasné, že ide o niečo viac ako len trénovanie modelov. Je to iteratívny proces, ktorý zahŕňa zbieranie dát, ich analýzu, vývoj modelu a následné nasadenie do reálneho sveta. Prednášajúci zdôrazňujú dôležitosť rýchlej iterácie, zvlášť pre startupy, a poukazujú na to, že aj jednoduché riešenia môžu byť robustnejšie ako zložité neurónové siete v podmienkach neustále sa meniaceho prostredia.
Kľúčové poznatky
- Iterácia je kľúčová: Hlboké učenie nie je jednorazový proces, ale cyklus budovania, testovania a úprav na základe získaných dát.
- Dáta sú dôležitejšie ako veľkosť modelu: Kvalitné dáta špecifické pre daný problém často prinesú lepší výsledok ako obrovské množstvo irelevantných dát.
Exponenciálny rast dátových bodov použitých na trénovanie významných systémov umelej inteligencie.
- Nasadenie je viac než len model: Úplný systém AI vyžaduje zber dát, nasadenie a neustálu údržbu modelu.
- Rýchlosť je pre startupy kritická: Prioritou by mala byť rýchla iterácia a získavanie spätnej väzby zo skutočných dát.
- Drift dát a konceptov: Je potrebné monitorovať zmeny v reálnom svete, ktoré môžu ovplyvniť výkon modelu.
Rozdiely medzi AI a tradičným softvérom
Prednášajúci hneď na začiatku zdôrazňujú zásadný rozdiel medzi vývojom AI projektov (napríklad rozpoznávanie tváre) a klasickým softvérovým inžinierstvom. Tradičný softvér je deterministický – výsledok závisí len od kódu. Pri AI projektoch vstupujú do hry aj dáta, ktoré môžu byť nepredvídateľné. Napríklad pri rozpoznávanie tváre môže ovplyvňovať osvetlenie, výrazy tváre alebo prítomnosť okuliarov. Preto je potrebné iteratívne budovať a testovať model na rôznych dátových setoch.
Prvý krok: Získavanie dát
Ako získať dáta pre trénovanie modelu? Niekedy nie je možné jednoducho stiahnuť dáta z internetu. Prednášajúci uvádza príklad rozpoznávania tváre, kde by bolo potrebné požiadať študentov Stanfordu o súhlas s použitím ich fotografií alebo využiť kamery s opt-in mechanizmom. Získavanie dát je často náročnejší a časovo náročnejší proces ako samotné trénovanie modelu.
Rýchla iterácia a jednoduché riešenia
Pre startupy a inovatívne projekty je kľúčová rýchlosť vývoja. Namiesto toho, aby sa hneď vrhali na zložité neurónové siete, odporúča sa začať s jednoduchšími riešeniami, ktoré umožňujú rýchle iterácie a získavanie spätnej väzby zo skutočných dát. Napríklad pri rozpoznávaní tváre pre bezpečnostné systémy je možné použiť detekciu ľudskej prítomnosti (VAD) – rýchly a lacný spôsob na zistenie, či sa v zábere nachádza človek, než sa pošle obraz na náročnejšie rozpoznávanie tváre.
Umeló inteligencia: Výkon v testoch z vedomostí vs. výpočtová náročnosť trénovania
Drift dát: Neustály boj s realitou
Reálny svet sa neustále mení. Počasie, nové produkty, meniace sa správanie ľudí – to všetko môže ovplyvniť výkon modelu. Tento jav je známy ako drift dát a konceptov. Je preto nevyhnutné monitorovať výkon modelu v produkčnom prostredí a byť pripravený na jeho rekalibráciu alebo pretrénovanie. Prednášajúci poukazujú na to, že jednoduchšie modely sú často robustnejšie voči driftu dát ako zložité neurónové siete.
---
Tréningové výpočty verzus veľkosť dátových súborov v významných AI systémoch podľa pridruženia výskumníkov.
Monitoring a dashboardy: Oči na výkon modelu
Proaktívne brainstorming potenciálnych problémov a vytváranie komplexných dashboardov s rôznymi metrikami (latencia, percento úspešných autentifikácií) je cennou praxou pre monitorovanie výkonu modelu v produkčnom prostredí. Takéto nástroje umožňujú rýchlo identifikovať problémy a reagovať na ne.
Záver: Hlboké učenie – komplexný proces, ktorý vyžaduje viac ako len trénovanie modelov
Prednáška zo Stanfordu nám ukázala, že hlboké učenie je komplexný proces, ktorý zahŕňa nielen budovanie a trénovanie modelov, ale aj zbieranie dát, nasadenie do reálneho sveta a neustálu údržbu. Rýchla iterácia, jednoduché riešenia a monitorovanie výkonu sú kľúčové pre úspech akéhokoľvek AI projektu.
Odkazy
Približne 194 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.97 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()